网络推荐系统的三大挑战
移动终端等）、各个购买阶段（产品知晓、品牌比较、产品购买、购后评价、社会互动等）的感知、行为数据并将这些数据进行整合，从而使得企业对市场的理解和对用户的需求洞察更加实时化、精准化。但这仅仅是个性化网络推荐系统的开始。很多年前，研究者就发现，用户更加相信朋友的推荐而不是商业化的“推荐信息”。社会影响要比用户的历史行为的相似性更加重要，通过社会网络分析可以更加准确地预测用户的需求和购买行为。社会化媒体的兴起为网络推荐系统提供了新的机会——社会化推荐。如果用户的历史交易数据能够与一些社会化媒体数据（如Facebook、Twitter、微博、微信等）结合起来，那么企业将打通用户生活方式与消费行为之间的桥梁，构建出用户全面细致的生活方式图谱。我们可以通过了解用户全面的兴趣图谱预测其需求偏好，可以通过了解用户的购物经历从而判断其决策偏好，可以通过了解用户的社会网络理解其社会化需求。通过这些数据的结合，我们可以跟踪并迅速应
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